【摘 要】
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为探明船舶主机油耗和优化方向,基于“COSCO Spain”和“COSCO Portugal”两船在一段时间内连续航行的实例数据,构建BP(BackPropagation)神经网络模型。运用大数据技术学习历
【机 构】
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青岛远洋船员职业学院,中国远洋海运集团有限公司,重庆交通大学交通运输学院
【基金项目】
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交通运输部“交通运输行业高层次技术人才培养项目”(人教人才[2017]518号);中国远洋运输(集团)总公司科研项目(2016-1-R-005);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600509);重庆市科委基础研究与前沿探索项目(cstc2016jcyjA0561)
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为探明船舶主机油耗和优化方向,基于“COSCO Spain”和“COSCO Portugal”两船在一段时间内连续航行的实例数据,构建BP(BackPropagation)神经网络模型。运用大数据技术学习历史数据经验,抽象出主机功率—对水速度期望曲线L;随机改变主机功率到神经网络模型重新输出结果后,前后比较可评价耗油情况并确定主机功率的推荐调整策略。该方法与“等功率”航行做法相比更具有优势,可达到指导船舶管理和降本增效的目的,并提供一种新的基于数据的航运科学研究范式。
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